买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜济宁蜗牛软件科技有限公司申请的专利一种国土空间规划数据采集处理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119169483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411595084.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种国土空间规划数据采集处理系统及方法是由邱晨;吴强;陈蓓;张帅设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种国土空间规划数据采集处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种国土空间规划数据采集处理系统及方法，具体涉及数据处理技术领域；通过多分辨率遥感影像的数据处理与分析方法，提高低分辨率卫星影像在国土空间规划中的细节准确性，根据需求从不同卫星获取不同分辨率的影像数据，并通过图像分割和特征比例分析评估低分辨率影像的细节保真度和捕捉波动状态，在综合分析后，影像被划分为高、中、低准确性等级，针对中准确性影像进行异常预测并进行数据校正和优化决策，不仅能够有效减少低分辨率影像导致的累积误差，还能够增强规划的精度和长期可行性，从而确保国土空间规划的科学性和实用性。

本发明授权一种国土空间规划数据采集处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种国土空间规划数据采集处理方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：根据国土空间规划的应用需求，从不同卫星中分别获取不同分辨率的影像数据，并根据不同分辨率影像数据中每个像素代表地表面积的范围，将其划分为高分辨率影像，中分辨率影像和低分辨率影像；S2：在不同分辨率的影像中，通过图像分割技术识别地物边界，计算低分辨率影像中与高分辨率影像相匹配的特征比例，对特征比例的偏差变化情况进行分析后，评估低分辨率影像在不同尺度下的细节保真度；根据不同地物的特征比例偏差情况生成地物特征比例偏差异常指数，则地物特征比例偏差异常指数的获取方法为：确定窗口大小W，表示在时间段内所包含的地物特征比例偏差数据点数量，设定移动步长S，表示窗口在时间序列上移动的间隔，计算t时刻地物的低分辨率影像中的特征比例与高分辨率影像中的特征比例差ΔPt，表达式为：其中，Alowt表示在低分辨率影像中地物的面积，Ahight表示在高分辨率影像中地物的面积，对于每个窗口，计算窗口内特征比例差的均值μW和标准差σW；根据历史数据设定正常状态下特征比例差的标准波动范围：Tlower～Tupper，其中，Tupper＝μW+kσW；Tlower＝μW-kσW；式中，k是常数，通过计算窗口内偏差的绝对变化量，计算地物特征比例偏差异常指数，表达式为：式中，AQ为地物特征比例偏差异常指数；将获取到的地物特征比例偏差异常指数与预先设置的地物特征比例偏差异常指数参考阈值进行比较，若地物特征比例偏差异常指数大于等于地物特征比例偏差异常指数参考阈值，说明地物特征比例偏差异常程度高，即低分辨率影像在不同尺度下的细节保真度低，将对应的区域划分为低细节保真度区域；若地物特征比例偏差异常指数小于地物特征比例偏差异常指数参考阈值，说明地物特征比例偏差异常程度低，即低分辨率影像在不同尺度下的细节保真度高，将对应的区域划分为高细节保真度区域；S3：将高细节保真度和低细节保真度区域的多分辨率影像进行对比，分析低分辨率影像在高保真度区域和低保真度区域的表现差异，当细节保真度变化时，判断低分辨率影像对细节捕捉能力的波动状态；对不同时刻高细节保真度区域和低细节保真度区域的细节捕捉能力进行分析后生成边界复杂度波动指数，则边界复杂波动指数的获取方法为：对不同时刻的影像进行图像分割识别出地物的边界，提取地物边界的二维坐标序列，将边界轮廓点表示为二维空间中的坐标点集合{x1,y1,x2,y2,...,xn,yn}；将高细节保真度区域和低细节保真度区域划分为边长为∈的正方形网格，对于每一个尺度∈，计算能够覆盖边界轮廓的最小盒子数量N∈，逐步减少盒子的边长∈，记录每个尺度下的盒子数量N∈；通过计算不同∈值对应的N∈值，并通过回归拟合得到斜率，斜率即为分形维数Df，在对数尺度下，分形维数Df定义为：对每个时间点s，计算对应的分形维数Dfs，得出不同时刻的分形维数序列Df1,Df2,…,DfT；其中，T是时间序列的长度，表示不同时刻的分形维数；根据不同时刻的分形维数序列计算边界复杂波动指数，表达式为：式中，BC为边界复杂波动指数；S4：将低分辨率影像在不同尺度下的细节保真度和低分辨率影像对细节捕捉能力的波动状态进行综合分析，根据分析结果确定低分辨率的卫星图像反映地表细节的准确性；S5：将低分辨率的卫星图像反映地表细节的准确性进行不同等级的划分，并将低分辨率的卫星图像划分为高准确性卫星图像，中准确性卫星图像和低准确性卫星图像，并进行相应的处理；S6：对于中准确性卫星图像，对固定时间段内低分辨率的卫星图像反映地表细节准确性的异常程度进行预测，并根据预测结果进行图像数据校正和决策优化；所述步骤S6具体包括：对于中准确性卫星图像，对固定时间段内低分辨率的卫星图像反映地表细节准确性的异常程度进行预测，表达式为：式中，表示在时间h+k处预测的细节准确性值，Ah为当前时间h的细节准确性值，Ah-1、…、Ah-p+1为前p个时间步的细节准确性值，α1、α2、…、αp为自回归系数，表示历史数据对当前预测的权重，st为误差项，计算固定时间段内低分辨率的卫星图像反映地表细节准确性的异常指数，表达式为：式中，Eh+k为时间h+k处的异常指数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济宁蜗牛软件科技有限公司，其通讯地址为：272000 山东省济宁市任城区济阳街道和欣家园东区1号楼1单元1505；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。